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Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)

AI

1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(3/3)まとめ ・精度とEdge TPU上で実行された際の速度を両立させるAutoMLをした結果MobileNetEdgeTPUモデル誕生 ・既存のモバイルモデルよりも同一精度でより早い応答速度もしくは同一応答速度でより高い精度を実現 ・しかしMobileNetEdgeTPUをモバイルCPUで実行するとMobileNetV3と比較してパフ […]

EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(2/2)

AI

1.EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(2/2)まとめ ・EfficientNetsが主に使用する「深さ方向に分離可能な構造」はアクセラレータ上では必ずしも有効ではない ・通常のCNNの方がアクセラレータを有効活用できるため高速になるケースも存在した ・上記特性も考慮してAutoMLでアーキテクチャー探索を実行し速度と精度にすぐれたモデルを […]

EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(1/2)

AI

1.EfficientNet-EdgeTPU:アクセラレータでの実行に最適化したニューラルネット(1/2)まとめ ・ハードウェアアクセラレータ上での実行に最適化したニューラルネットワークはあまり存在しない ・AutoMLで最適化したEfficientNetsを更にエッジ上での実行に最適化したEfficientNet-EdgeTPUが発表 ・Coralのハードウェア製品を通じてEfficientNe […]

EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)

AI

1.EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された ・EfficientNetモデルは従来のCNNよりも高い精度と効率を達成しつつパラメータのサイズとFLOPSを削減 ・モデル効率を大幅に向上させるため将来のコンピュータビジョンタスクの […]